Python抓取花瓣网高清美图

一：前言

嘀嘀嘀，上车请刷卡。昨天看到了不错的图片分享网——花瓣，里面的图片质量还不错，所以利用selenium+xpath我把它的妹子的栏目下爬取了下来，以图片栏目名称给文件夹命名分类保存到电脑中。这个妹子主页http://huaban.com/boards/favorite/beauty 是动态加载的，如果想获取更多内容可以模拟下拉，这样就可以更多的图片资源。这种之前爬虫中也做过，但是因为网速不够快所以我就抓了19个栏目，一共500多张美图，也已经很满意了。

先看看效果：

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二：运行环境

• IDE：Pycharm
• Python3.6
• lxml 3.7.2
• Selenium 3.4.0
• requests 2.12.4

三：实例分析

1.这次爬虫我开始做的思路是：进入这个网页http://huaban.com/boards/favorite/beauty然后来获取所有的图片栏目对应网址，然后进入每一个网页中去获取全部图片。（如下图所示）

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2.但是爬取获取的图片分辨率是236x354，图片质量不够高，但是那个时候已经是晚上1点30之后了，所以第二天做了另一个版本：在这个基础上再进入每个缩略图对应的网页，再抓取像下面这样高清的图片。

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四：实战代码

1.第一步导入本次爬虫需要的模块

__author__ = '布咯咯_rieuse'
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium import webdriver
import requests
import lxml.html
import os

2.下面是设置webdriver的种类，就是使用什么浏览器进行模拟，可以使用火狐来看它模拟的过程，也可以是无头浏览器PhantomJS来快速获取资源，['--load-images=false', '--disk-cache=true']这个意思是模拟浏览的时候不加载图片和缓存，这样运行速度会加快一些。WebDriverWait标明最大等待浏览器加载为10秒，set_window_size可以设置一下模拟浏览网页的大小。有些网站如果大小不到位，那么一些资源就不加载出来。

# SERVICE_ARGS = ['--load-images=false', '--disk-cache=true']
# browser = webdriver.PhantomJS(service_args=SERVICE_ARGS)
browser = webdriver.Firefox()
wait = WebDriverWait(browser, 10)
browser.set_window_size(1400, 900)

3.parser(url, param)这个函数用来解析网页，后面有几次都用用到这些代码，所以直接写一个函数会让代码看起来更整洁有序。函数有两个参数：一个是网址，另一个是显性等待代表的部分，这个可以是网页中的某些板块，按钮，图片等等...

def parser(url, param):
    browser.get(url)
    wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, param)))
    html = browser.page_source
    doc = lxml.html.fromstring(html)
    return doc

4.下面的代码就是解析本次主页面http://huaban.com/boards/favorite/beauty/ 然后获取到每个栏目的网址和栏目的名称，使用xpath来获取栏目的网页时，进入网页开发者模式后，如图所示进行操作。之后需要用栏目名称在电脑中建立文件夹，所以在这个网页中要获取到栏目的名称，这里遇到一个问题，一些名称不符合文件命名规则要剔除，我这里就是一个 * 影响了。

def get_main_url():
    print('打开主页搜寻链接中...')
    try:
        doc = parser('http://huaban.com/boards/favorite/beauty/', '#waterfall')
        name = doc.xpath('//*[@id="waterfall"]/div/a[1]/div[2]/h3/text()')
        u = doc.xpath('//*[@id="waterfall"]/div/a[1]/@href')
        for item, fileName in zip(u, name):
            main_url = 'http://huaban.com' + item
            print('主链接已找到' + main_url)
            if '*' in fileName:
                fileName = fileName.replace('*', '')
            download(main_url, fileName)
    except Exception as e:
        print(e)

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5.前面已经获取到栏目的网页和栏目的名称，这里就需要对栏目的网页分析，进入栏目网页后，只是一些缩略图，我们不想要这些低分辨率的图片，所以要再进入每个缩略图中，解析网页获取到真正的高清图片网址。这里也有一个地方比较坑人，就是一个栏目中，不同的图片存放dom格式不一样，所以我这样做

img_url = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/a/img/@src')
img_url2 = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/img/@src')

这就把两种dom格式中的图片地址都获取了，然后把两个地址list合并一下。img_url +=img_url2
在本地创建文件夹使用filename = 'image\{}\'.format(fileName) + str(i) + '.jpg'表示文件保存在与这个爬虫代码同级目录image下，然后获取的图片保存在image中按照之前获取的栏目名称的文件夹中。

def download(main_url, fileName):
    print('-------准备下载中-------')
    try:
        doc = parser(main_url, '#waterfall')
        if not os.path.exists('image\\' + fileName):
            print('创建文件夹...')
            os.makedirs('image\\' + fileName)
        link = doc.xpath('//*[@id="waterfall"]/div/a/@href')
        # print(link)
        i = 0
        for item in link:
            i += 1
            minor_url = 'http://huaban.com' + item
            doc = parser(minor_url, '#pin_view_page')
            img_url = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/a/img/@src')
            img_url2 = doc.xpath('//*[@id="baidu_image_holder"]/img/@src')
            img_url +=img_url2
            try:
                url = 'http:' + str(img_url[0])
                print('正在下载第' + str(i) + '张图片，地址：' + url)
                r = requests.get(url)
                filename = 'image\\{}\\'.format(fileName) + str(i) + '.jpg'
                with open(filename, 'wb') as fo:
                    fo.write(r.content)
            except Exception:
                print('出错了！')
    except Exception:
        print('出错啦!')

if __name__ == '__main__':
    get_main_url()

五：总结

这次爬虫继续练习了Selenium和xpath的使用，在网页分析的时候也遇到很多问题，只有不断练习才能把自己不会部分减少，当然这次爬取了500多张妹纸还是挺养眼的。

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